人工智能在机械电子信息化中的应用探索

引言

随着新能源和分布式发电的快速发展，电力电子技术在电力系统中的应用日益广泛,然而，电子系统的非线性、时变特性和复杂的运行环境给传统控制方法带来了挑战。人工智能的融入，为机械电子自动化带来了新的思路和方法，开启了行业发展的新篇章。

1、人工智能在机械电子信息化中的重要性

人工智能技术可以显著提高生产效率，通过智能化的生产调度和优化算法，人工智能能够减少生产过程中的浪费，提高资源利用率。例如，在智能制造系统中，人工智能可以实时监控生产线的运行状态，预测设备故障，并自动调整生产计划，从而避免停机时间和生产延误。在复杂的机械电子系统中，人工智能可以通过数据分析和模式识别，发现系统中的潜在问题和优化空间。例如，在汽车制造中，人工智能可以分析大量的传感器数据，优化发动机的控制参数，提高燃油效率和排放性能。此外，人工智能还可以通过模拟和仿真技术，预测不同设计方案的性能表现，帮助工程师做出更优的设计决策；传统的自动化系统往往依赖于预设的程序和规则，缺乏灵活性和适应性。而人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，可以使系统具备学习和适应能力。例如，在工业机器人中，人工智能可以通过视觉识别和强化学习，使机器人能够自主识别和抓取不同形状的物体，适应多变的生产环境。这种智能化的自动化不仅提高了生产的灵活性，还降低了对人工干预的依赖。

2/人工智能在机械电子信息化中的应用分析

2.1、在机械电子设计中的应用

在产品设计阶段，人工智能技术正在改变传统的设计范式,基于生成式设计的人工智能系统能够根据设计约束条件和性能要求，自动生成多种优化设计方案。设计师只需输入设计目标、材料特性、制造工艺等参数，系统就能通过算法探索所有可能的设计方案，并推荐最优解。这种方法大大拓展了设计空间，往往能产生人类设计师意想不到的创新方案。智能仿真技术结合了人工智能和计算机辅助工程(CAE)的优势，能够快速预测产品在各种工况下的性能表现。传统的仿真分析需要大量计算资源和时间，而基于机器学习的代理模型可以在保持足够精度的前提下，将仿真速度提高几个数量级。这使得设计师能够在短时间内评估更多设计方案，加速产品迭代过程。此外，人工智能技术还促进了模块化设计和产品平台建设，通过分析历史设计数据和市场需求，智能系统能够识别通用模块和定制模块的最佳组合，实现大规模定制化生产，这种设计方法既满足了客户个性化需求，又保持了规模经济效益。

2.2、智能预测与状态估计

智能预测与状态估计模块由状态估计单元和预测模型库组成。该模块通过融合实时监测数据和历史运行数据，利用人工智能算法对电力电子设备的未来状态进行预测。状态估计单元采用无迹卡尔曼滤波算法，对电压、电流等状态变量进行估计，估计误差小于 1% 。预测模型库包含多种预测模型，如支持矢量机（SVM）、极限学习机（ELM）等，可以根据不同的预测任务自适应选择最优模型。该模块采用深度学习技术，构建了一种基于注意力机制的长短时记忆（LSTM）网络预测模型。该模型首先利用门控循环单元提取数据的时序特征，然后引入注意力机制对不同时刻的特征进行加权聚合，得到设备的健康状态表示。通过注意力机制，模型可以自适应地关注设备运行过程中的关键时刻，提高预测的准确性。预测结果以JSON格式通过 MQTT 协议实时传输给控制决策模块，用于优化控制策略。同时，预测数据还被存储在时序数据库中，用于模型的离线训练和迭代更新。

2.3、跨学科融合与系统集成

机电系统涵盖了很多学科领域，其中包括机械工程、电气工程以及控制工程等，人工智能这一跨学科技术能够将这些不同方面的知识和技术融合在一起，从而达到对系统整体性能进行改善以及优化的目的。跨学科融合，就是知识、技术在各学科间交叉应用，融合发展。就机电系统而言，能够结合机械设计、电气控制以及人工智能技术等，才能使系统智能化以及自动化地运行。比如将深度学习算法运用到机电系统当中，能够对设备进行智能诊断及预测维护，从而提升系统的可靠性及效率。系统集成的核心思想是把各个组件整合为一个统一的系统，确保它们协同工作并完成特定的功能。就机电系统而言，可通过集成传感器、执行器、控制器等硬件设备，并将人工智能算法与软件系统相结合来建设一个智能化机电一体化系统[1]。

2.4、 智能生产调度与控制系统

在机械自动化生产过程中，高效的生产调度和精准的控制系统是确保生产顺利进行的关键。传统的生产调度方法往往基于固定的规则和经验，难以适应市场需求的快速变化和生产过程中的不确定性因素。人工智能技术为智能生产调度与控制系统提供了强大的支持。基于遗传算法、蚁群算法等智能优化算法的生产调度系统，可以根据订单需求、设备可用性、物料供应情况等多约束条件，自动生成最优的生产作业计划。这些算法通过模拟生物进化过程或蚂蚁觅食行为等自然现象，在庞大的解空间中搜索最优解。与传统方法相比，智能优化算法能够更快地找到较优解，并且具有较强的鲁棒性和自适应能力。在生产过程控制方面，模糊逻辑控制器和神经网络控制器等人工智能控制方法得到了广泛应用。模糊逻辑控制器适用于处理那些难以用精确数学模型描述的复杂控制系统，如机械手的运动控制、自动化生产线的速度调节等。它通过对输入变量的模糊化处理和模糊规则推理，实现对输出变量的精确控制。神经网络控制器则具有更强的学习能力和非线性映射能力，能够对复杂的机械系统进行建模和控制[2]。

2.5、模糊推理系统

模糊推理系统在机械设计与制造的人工智能应用中，不仅能够提升数据的处理能力，还能够优化设计流程，提取关键信息，为整个工作流程的高效与准确提供支持。模糊推理系统的工作原理部分是借鉴了人类大脑对信息的处理方式，能够将不同的设计理念转化为数字语言，在将各种理念整合在一起后，对整体设计流程进行优化处理。机械参数在此框架内被映射为粒子的位置坐标，而机械性能被量化为适应度指标，用于评估每个解决方案的优劣。这种整合不只是提升了设计的效率，还使得设计结果更加符合设计需要。在机械设计与制造的实际应用中，模糊推理系统能够基于数据分析的结果，提取出具有实际应用价值的关键信息，这些信息主要用于指导工作流程、优化设计方案和提升产品品质多个方面[3]。

结束语

人工智能技术正在深刻改变机械电子信息化的发展轨迹，为产品创新、生产优化和质量提升提供了强大工具。从设计到制造，从质量控制到设备维护，人工智能的应用已经渗透到机械电子产品全生命周期的各个环节。尽管在实施过程中仍面临诸多挑战，但其带来的效率提升和质量改进已经得到广泛验证。未来，随着技术的不断进步和应用经验的积累，人工智能将在机械电子信息化中发挥更加重要的作用，企业应当积极拥抱这一变革，加大技术投入和人才培养力度，同时注意规避潜在风险。

参考文献：

[1] 郭思迪. 人工智能与机械电子工程的融合分析[J]. 大众标准化,2024,(21):63-65.

[2]石晓峰.机械电子工程与人工智能的相互作用及深度融合[J].造纸装备及材料,2024,53(09):90-92.

[3] 周迪. 机械电子工程与人工智能的关系分析[J]. 数字通信世界,2023,(09):78-80.